## Geomedia

## Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 22 No. 1 Tahun 2024 | 60 – 72
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Analisis Kualitas Ekologi Perkotaan Berbasis Data Penginderaan Jauh di Kota Bandung Tahun 2023
Auzaie Ihza Mahendra a, 1* , Sigit Heru Murti Budi Santosa b, 2 , Prima Widayani b, 3
a Magister Penginderaan Jauh, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
b Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
1 auzaieihzamahendra@mail.ugm.ac.id ; 2 sigit.heru.m@gmail.com ; 3 primawidayani@ugm.ac.id *korespondensi penulis
Informasi artikel A B S T R A K Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 30 April 2024 : 6 Mei 2024 : 31 Mei 2024 Urbanisasi  menimbulkan  konsekuensi  bagi  lingkungan  kota  seperti pencemaran  lingkungan  yang  berdampak  langsung  terhadap  kualitas ekologi perkotaan.  Dalam memonitoring kualitas  lingkungan perkotaan, RSEI merupakan salah satu metode yang dapat digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menilai kualitas ekologi perkotaan menggunakan RSEI di Kota Bandung tahun 2023 pada musim hujan dan musim kemarau. RSEI menggabungkan  empat  indikator  utama  berupa  berupa  NDVI,  WET, NDBSI,  dan  LST  dari  data  Citra  Landsat  8  dan  9  yang  dianalisis menggunakan  metode  PCA.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa perbedaan  waktu  perekaman  citra  pada  kedua  musim  sangat mempengaruhi hasil RSEI, dimana RSEI memiliki kondisi yang lebih baik saat musim hujan daripada musim kemarau yang ditinjau dari luasan dan distribusi  spasialnya,  hal  tersebut  dibuktikan  dengan  luasan  RSEI  pada kategori  baik  dan  sangat  baik  yang  cenderung  lebih  tinggi  saat  musim hujan.
Kata kunci: Kualitas Ekologi Perkotaan RSEI Landsat
Perbedaan Musim
A B S T R A C T
Keywords:
Urban Ecological Quality RSEI Landsat Seasonal Differences Urbanization  has  consequences  for  the  urban  environment,  such  as environmental pollution, which has a direct impact on the quality of urban ecology. In monitoring the quality of the urban environment, RSEI is one method that can be used. This study aims to assess the quality of urban ecology using RSEI in Bandung City in 2023 during the rainy season and dry season. RSEI combines four main indicators in the form of NDVI, WET, NDBSI, and LST from Landsat 8 and 9 image data analyzed using the PCA method. The results showed that the difference un image recording time in both seasons greatly affected the RSEI results, where RSEI had better conditions during the rainy season than the dry season in terms of area and spatial distribution. This was evidenced by the RSEI area in the good and very good categories tending to be higher during the rainy season.
© 2018 (Auzaie Ihza Mahendra). All Right Reserved

## Pendahuluan
Pembangunan  fisik  dan  urbanisasi  di perkotaan menimbulkan banyak dampak lingkungan,  seperti  perubahan  iklim,  perubahan tutupan lahan dan penggunaan lahan pada skala lokal,  regional,  dan  global,  termasuk  perubahan lingkungan ( Batty, 2008 ; Button, 2002 ; Fang et al., 2019 ; Kalnay  &  Cai,  2003 ; Montgomery,  2008 ). Secara umum lingkungan ekologi mengacu pada satuan  kualitas  dan  kuantitas  tanah,  iklim  dan kondisi  air  yang  mempengaruhi  manusia.  Ini adalah hubungan kompleks yang mempengaruhi kesejahteraan sosial dan pembangunan ekonomi ( Zhao et  al.,  2016 ).  Penilaian  ekologi  menjadi penting untuk dilakukan, dan penginderaan jauh menjadi  salah  satu  cara  yang  saat  ini  banyak digunakan.
Beberapa  penilaian  kualitas  lingkungan dengan  menggunakan  data  penginderaan  jauh seringkali  menggunakan  satu  indikator  saja, seperti  indikator  suhu  permukaan  (LST),  yang digunakan  untuk  memantau  suhu  permukaan  di wilayah perkotaan ( Zhang et al., 2021 ; Zhuang et al.,  2020 ),  indeks  NDVI  untuk  memantau perubahan tutupan ekosistem, dan lain-lain ( Jiang et  al.,  2021 ; Li et  al.,  2017 ). Xu  (2013) memperkenalkan  pendekatan  baru  dalam merumuskan  kondisi  ekologi  berdasarkan  data penginderaan  jauh,  yaitu remote  sensing ecological index (RSEI), dengan menggabungkan beberapa  indeks  indikator  kehijauan,  kebasahan, kekeringan, dan suhu permukaan melalui analisis PCA.  RSEI  sendiri  memiliki  keunggulan  efisiensi dalam  memantau  dan  mengevaluasi  kualitas ekosistem perkotaan dibandingkan evaluasi yang hanya menggunakan satu indikator indeks ( Gao et al., 2020 ; Geng et al., 2022 ; Zhang et al., 2022 ).
Penilaian  kualitas  lingkungan  berdasarkan RSEI mempunyai kelebihan tersendiri, karena RSEI terbukti memiliki stabilitas yang baik pada kondisi geografis yang berbeda-beda. Stabilitas RSEI telah dibuktikan dalam penelitian (Firozjaei et al., 2021; Karbalaei et al., 2021; Xu, 2013; Zhu et al., 2021) di wilayah perkotaan, ( Xu, 2013 ; Yuan et al., 2021 ) di wilayah  pedesaan,  ( Xu et  al.,  2019b ; Yang  &  Xu, 2020 ) di wilayah hutan, ( Jing et al., 2020 ; Qureshi
et al., 2020 ) di wilayah lahan basah, ( Airiken et al., 2022 ; Jiang et al., 2019 ) di wilayah padang pasir, di wilayah  dataran  tinggi,  ( Liu et  al.,  2021 ; Xu  & Zhang, 2015 ) di wilayah kepulauan, dan oleh ( Nie et al., 2021 ) di wilayah pertambangan. Selain itu, RSEI memiliki kelebihan yaitu mudah divisualisasikan,  mudah  dimodifikasi,  mudah dibandingkan, dan mudah diterapkan pada skala yang berbeda ( Xu & Zhang, 2015 ).
Kestabilan  RSEI  dalam  menilai  kualitas lingkungan  di  berbagai  macam  karakteristik wilayah, dapat menjadi dasar untuk mengimplementasikan  pendekatan  tersebut  di Indonesia,  salah  satunya  Kota  Bandung.  Dalam penelitian Prihatin, (2016) menyebutkan peningkatan  kebutuhan  lahan  di  Kota  Bandung paling utama disebabkan oleh laju urbanisasi yang menarik  para  investor  dan  pemodal  sehingga berdampak pada hilangnya lahan-lahan produktif. Selaras dengan hal tersebut terdapat konsekuensi yang  dihadapi,  menurut Akhirul et  al.,  (2020) , konsekuensi nyata akibat pertambahan penduduk yang masif adalah degradasi kualitas air, degradasi kualitas  udara,  serta  degradasi  lahan  utamanya pada wilayah permukiman.
Kota  Bandung  yang  banyak  menghadapi dinamika  perubahan  lingkungan  fisik  akibat pesatnya  laju  urbanisasi  menjadi  urgensi  yang tepat  untuk  dijadikan  dasar  penelitian  utamanya menggunakan data penginderaan jauh.
Pemanfaatan
data penginderaan jauh menggunakan metode RSEI dapat menjadi salah satu  upaya  dalam  monitoring  lingkungan  fisik perkotaan dalam cakupan yang luas.
Penelitian ini bertujuan untuk menilai kualitas ekologi  perkotaan  menggunakan  RSEI  di  Kota Bandung  dan  sekitarnya  di  tahun  2023  pada musim  hujan  dan  musim  kemarau  dengan memanfaatkan  data  penginderaan  jauh  berupa Citra  Landsat  8  dan  Citra  Landsat  9  perekaman tunggal.  Analisis  RSEI  dengan  membedakan perekaman  di  kedua  musim  diharapkan  mampu memberikan penilaian yang lebih objektif.

## Metode Wilayah Penelitian
Penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  wilayah perkotaan  Kota  Bandung.  Kota  Bandung  secara astronomis terletak pada 6°50'10"- 6°54'5" lintang selatan  dan  107°35'52"  -  107°41'54"  bujur  timur dengan  luas  167,31  km 2 ,  dengan  total  populasi
sebanyak  2.469.589  jiwa.  Kota  Bandung berbatasan langsung dengan Kabupaten Bandung Barat  dan  Kabupaten  Bandung  pada  sisi  utara, Kota  Cimahi  pada  sisi  barat,  serta  Kabupaten Bandung pada sisi timur dan selatan seperti yang terlihat  dalam gambar  1 yang  merupakan  peta lokasi penelitian.

## Gambar  1. Peta Lokasi Penelitian
Kota Bandung memiliki karakteristik wilayah yang unik karena dikelilingi oleh pegunungan dan berada  di  wilayah  cekungan.  Secara  morfologi, Kota  Bandung  didominasi  oleh  morfologi  yang datar  hingga  landai,  serta  miring  hingga  terjal pada sisi utara. Kota Bandung memiliki temperatur rata-rata yang lebih rendah dibandingkan dengan kota  lain  di  Indonesia  dengan  suhu  23.6  °C  dan tergolong lembab ( Lestiani et al., 2013 ).
RSEI  sangat  dipengaruhi  oleh  kenampakan objek yang berada di bumi, di wilayah penelitian proporsi  lahan  terbangun  banyak  terdistribusi  di Kota  Bandung  dan  sisi  barat  Kota  Bandung, sedangkan  pada  sisi  utara  dan  timur  Kota Bandung banyak didominasi oleh sawah, tegalan, dan  hutan,  serta  pada  sisi  selatan  dan  tenggara Kota  Bandung  banyak  didominasi  oleh  lahan sawah.  Sementara  itu  jika  dihubungkan  dengan kondisi  morfologinya,  wilayah  lahan  terbangun dan  sawah  akan  terkonsentrasi  pada  morfologi
yang datar hingga landai pada topografi rendah, sedangkan  pada  objek  tegalan  dan  hutan  akan tersebar di morfologi yang miring hingga terjal di topografi yang tinggi. Sebaran objek lahan yang berbeda  tentu  saja  akan  memberikan  penilaian yang  berbeda,  hal  ini  berkaitan  dengan  respon nilai  spektral  pada  objek  yang  merekam  pada musim tertentu.

## Indikator Penyusun RSEI
RSEI  dibentuk  dengan  menggunakan  4 indikator  utama  yang  digunakan  untuk  mewakili masing-masing  elemen.  Untuk  menurunkan keempat indikator tersebut diperlukan perhitungan yang disesuaikan dengan tujuannya. Indikator  tersebut  adalah  NDVI  yang  mewakili kehijauan, WET yang mewakili kebasahan, NDBSI yang mewakili kekeringan, dan LST yang mewakili suhu permukaan. Gambar 2 dibawah ini memuat informasi tentang rincian alur kerja penelitian.

## Gambar  2. Diagram Alir Penelitian
Dalam  mengekstraksi  data  RSEI,  keempat indikator  tersebut  memanfaatkan  data  yang bersumber dari Citra Landsat 8 dan Citra Landsat 9  Level  2,  dengan  rincian  Citra  Landsat  8 perekaman  6  september  2023  untuk  musim kemarau, dan Citra Landsat 9 perekaman 25 Mei tahun  2023  untuk  musim  hujan  yang  memiliki resolusi spasial 30 m dengan path/row 122/065. Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)
NDVI  merupakan  pendekatan  yang  sering digunakan  untuk  memantau  tutupan  vegetasi pada skala yang berbeda ( Seddon et al., 2016 ; Xu &  Zhang,  2013 ).  Sebagian  besar  penelitian menyebutkan bahwa NDVI peka terhadap tutupan vegetasi dengan kerapatan rendah, terutama pada wilayah  perkotaan  dengan  densitas  lahan terbangun yang tinggi ( Li et al., 2017 ; Wang et al., 2015) .  Dalam  penelitian  ini  NDVI  memanfaatkan band  merah  dan  band  NIR,  NDVI  digunakan sebagai indikator yang mewakili elemen kehijauan
untuk  menyusun  RSEI,  berikut  persamaan  NDVI yang digunakan dalam penelitian ini:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐼𝑅−𝑀𝑒𝑟𝑎ℎ 𝑁𝐼𝑅+𝑀𝑒𝑟𝑎ℎ (1) dimana  pada  Citra  Landsat  8  dan  9  NIR adalah band 5, dan Merah adalah band 4.

## Wetness Index (WET)
Wetness  Index  merupakan  persamaan  yang dihasilkan  melalui tasseled  cap  transform  (TCT). TCT merupakan pendekatan yang berguna untuk meminimalisir  hilangnya  informasi  pada  setiap band  dengan  menggunakan  teknik  kompresi spektral  ( Xu et  al.,  2018 ).  TCT  sering  digunakan dalam pemantauan ekosistem untuk merepresentasikan  objek  seperti  vegetasi,  air, kelembaban tanah, dan kerusakan tanah  ( Healey et al., 2005 ; Jin & Sader, 2005 ).
Dalam penelitian ini, indeks kebasahan yang digunakan  untuk  menyusun  RSEI  menggunakan Citra Landsat 8 disajikan dibawah ini:
WET = (0.1511*B2) + (0.1972*B3) + (0.3283* B4) + (0.3407*B5) - (0.7117*B6) - (0.4559 *B7) (2) dimana pada Citra Landsat 8 dan 9 B2 adalah band biru, B3 adalah band hijau, B4 adalah band merah, B5 adalah band NIR, B6 adalah band SWIR 1, dan B7 adalah band SWIR2.

## Normalized Difference Built-Up and Bare Soil Index (NDBSI)
NDBSI  merupakan  indeks  yang  digunaka untuk  mewakili  indikator  tingkat  kekeringan  di perkotaan  akibat  arus  urbanisasi  serta  faktor aktivitas  manusia.  Faktor  tersebut  akan mendorong  terjadinya  pengerasan  permukaan akibat beralihnya ekosistem alami yang membuat suatu  tempat  menjadi  kering  dan  memburuknya kualitas  lingkungan  (Yue et  al.,  2019).  NDBSI memanfaatkan  gabungan soil  index  (SI)  dan Index-based  Built-up  Index  (IBI),  berikut persamaan yang digunakan:
𝑁𝐷𝐵𝑆𝐼 = 𝐼𝐵𝐼+𝑆𝐼 2 (3)
𝐼𝐵𝐼 = (𝐵5+𝐵4)−(𝐵5−𝐵2) (𝐵5+𝐵4)+(𝐵5−𝐵2) (4)
𝑆𝐼 = 2𝐵6/(𝐵6+𝐵5)−[𝐵5/(𝐵5+𝐵4)+𝐵3/(𝐵3+𝐵6)] 2𝐵6/(𝐵6+𝐵5)+[𝐵5/(𝐵5+𝐵4)+𝐵3/(𝐵3+𝐵6)] (5)
dimana pada Citra Landsat 8 dan 9 B2 adalah band biru, B3 adalah band hijau, B4 adalah band merah, B5 adalah band NIR, dan B6 adalah band SWIR 1. Land Surface Temperature (LST)
LST  diperoleh  melalui  pengolahan band termal ( band 10) pada Citra Landsat 8 dan Landsat 9  untuk  mewakili  indikator  suhu  permukaan. Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah mengubah digital  number  (DN)  menjadi  data radian top  of  atmosphere  (ToA).  Untuk mendapatkan  data  ToA  pada  Citra  Landsat  8 OLI/TIRS dapat menggunakan persamaan berikut ini:
𝐿𝜆 = 𝑀𝐿 𝑥 𝑄𝑐𝑎𝑙 + 𝐴𝐿 − 𝑂𝑖 (6) dimana: L λ = ToA spektral radian ML = radiance multiplicative band AL = radiance add band Qcal =  quantized  and  calibrated  standard product pixel value (DN) Oi = correction value band 10.
Langkah selanjutnya adalah mengubah data spektral  radian  menjadi  data brightness temperature  (BT).  Proses  yang  digunakan  untuk mendapatkan nilai BT dalam satuan derajat celcius dapat  memanfaatkan  nilai thermal  constant  K1 dan  K2.  Persamaan  yang  digunakan  untuk memperoleh nilai BT adalah:
𝐿𝜆 = 𝑥 𝑙𝑛( 𝐾1 𝐿𝜆 +1) − 273,15 (7)
dimana:
BT = ToA brightness temperature (°C)
𝐿𝜆 = ToA spektral radian K1 dan K2 = constant band pada band 10 ( Hasnat, 2021 ).

## Normalisasi
Komponen penyusun RSEI yang terdiri dari 4 indikator, memiliki perbedaan dalam rentang nilai. Proses normalisasi berfungsi untuk menyeragamkan rentang nilai di antara 4 indikator penyusun RSEI. Rentang nilai yang dihasilkan dari proses  normalisasi  adalah  0  hingga  1,  dimana  0 mencerminkan  nilai  terendah  dan  nilai  1 mencerminkan nilai tertinggi pada masing-masing indikator.
Perhitungan
normalisasi perlu mempertimbangkan aspek fungsi indikator dalam menyusun  RSEI,  dimana  indikator  kehijauan (NDVI) dan indikator Kebasahan (WET) berkorelasi positif  terhadap  ekologi  sehingga  menggunakan persamaan  8 ,  sedangkan  indikator  kekeringan (NDBSI)  dan  suhu  (LST)  berkorelasi  negatif terhadap  ekologi,  sehingga persamaan  9 yang digunakan. Berikut persamaannya:
𝑁𝐼  =   (I  −  Imin) / (Imax  −  Imin)
(8)
𝑁𝐼  =   (Imax  −  I) / (Imax  −  Imin)
(9) dimana  NI  sebagai  nilai  normalisasi  setiap indikator,  I  merupakan  data  indikator  yang dihitung, I min merupakan nilai minimum indikator dan I max merupakan nilai maksimum indikator ( Xu, 2013 ).

## Principal component Analysis (PCA)
Principal Component Analysis (PCA)
digunakan  untuk  mengintegrasikan  keempat indikator  setelah  normalisasi  dan  dibobot berdasarkan  kontribusi  masing-masing  indikator terhadap  PC1  ( Zhu et  al.,  2020 ).  PCA  memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi variabel yang paling  penting  dan  PCA  dapat  menghilangkan efek co-linearity diantara 4 variabel ( Seddon et al., 2016 ).  PC1  yang  menghasilkan  nilai  RSEI 0 secara rumus  dapat  ditunjukkan  pada  persamaan dibawah ini:
RSEI 0 = PC1 ( f NDVI, WET, NDBSI, LST)   (10) dimana RSEI 0 merupakan hasil analisis PCA pada PC1, NDVI untuk indikator kehijauan, WET untuk indikator  kebasahan,  NDBSI  untuk  indikator kekeringan,  dan  LST  untuk  indikator  suhu permukaan.
Hasil  perhitungan  RSEI  secara  lebih  lanjut perlu  dilakukan  normalisasi  kembali  hingga menghasilkan  nilai  dengan  rentang  0 – 1  yang dibagi  dalam  5  kelas.  Proses  normalisasi  dalam RSEI  digunakan  untuk  memudahkan  interpretasi hasil dengan membaginya setiap rentang nilai 0,2 dengan kategori nilai 0 – 0,2 (sangat buruk), 0,2 – 0,4 (buruk),  0,4 – 0,6  (sedang),  0,6 – 0,8  (baik),  0,8 – 1 (sangat baik). Berikut persamaan normalisasinya:
RSEI = (RSEI 0 - RSEI 0-min ) / (RSEI 0-max - RSEI 0-min ) (11) dimana  RSEI  adalah  hasil  normalisasi,  RSEI 0-min merupakan nilai minimum pada RSEI 0, dan RSEI 0- max merupakan nilai maksimum pada RSEI 0 .

## Hasil dan Pembahasan Indikator Penyusun RSEI
Perbedaan  musim  memiliki  pengaruh terhadap  respon  nilai  spektral  pada  citra  yang digunakan  untuk  membangun  RSEI.  Data  hasil normalisasi  keempat  indikator  menunjukkan perbedaan  nilai  pada  setiap  musim.  Penelitian sebelumnya  secara  spesifik  juga  memilih  musim tertentu untuk mengetahui kondisi RSEI dari segi indikator  maupun  hasilnya,  hal  tersebut dikarenakan  kondisi  optimal  monitoring  ekologi juga harus mempertimbangkan waktu tumbuhnya tanaman ( Cao et al., 2022 ; Ji et al., 2020 ). Secara lebih  lanjut  nilai  rerata  normalisasi  keempat indikator dan RSEI akan disajikan dalam gambar 3 dibawah ini:

## Gambar  3. Diagram Rerata Normalisasi Variabel dan RSEI (Hasil Analisis 2024)
Hasil  normalisasi  NDVI  yang  menunjukkan tingkat  kehijauan  suatu  objek  pada  musim kemarau  memiliki  nilai  rerata  yang  lebih  tinggi daripada  musim  kemarau  dengan  selisih  0,02. Penggunaan band  NIR  pada  algoritma  NDVI membuat band  tersebut  diserap  oleh  objek  air, sehingga  NDVI  cenderung  lebih  tinggi  pada musim  kemarau.  Hal  tersebut  dikarenakan  sisi tenggara Kota Bandung banyak ditemukan sawah dan rawa yang tergenang saat musim hujan dan ditumbuhi tanaman saat musim kemarau.
Hasil normalisasi WET yang mengindikasikan tingkat kelembaban dan kebasahan menunjukkan indikator tersebut memiliki perolehan nilai rerata yang lebih tinggi saat musim hujan dengan selisih 0,04  dengan  musim  kemarau.  Kondisi  tersebut disebabkan  oleh  adanya  objek-objek  yang memiliki  tingkat  kebasahan  tinggi  seperti  pada vegetasi tegakan, sawah, bahkan genangan yang terjadi  akibat  intensitas  hujan  dan  lama penyinaran matahari dalam menguapkan unsur air yang terkandung dalam objek.
Hasil  normalisasi  NDBSI  yang  mengindikasikan tingkat  kekeringan  objek  menunjukkan  bahwa nilai  rerata  yang  dihasilkan  pada  kedua  musim sama dengan nilai sebesar 0,72 meskipun sebaran spasialnya  berbeda.  Indeks  NDBSI  yang  memiliki kemampuan dalam menilai objek lahan terbangun dan  lahan  terbuka  secara  spektral  akan  lebih terkonsentrasi  pada  area yang  tidak  bervegetasi, seperti objek permukiman, lahan terbuka, jaringan jalan dan lainnya.
Hasil  Normalisasi  LST  yang  memperlihatkan tinggi  rendahnya  suhu  permukaan  pada  suatu objek menunjukkan bahwa nilai rerata pada kedua musim  memiliki  selisih  0,03  lebih  tinggi  saat musim  kemarau.  Kondisi  tersebut  terjadi  karena respon spektral pada band thermal citra tersebut mengidentifikasi bahwa terjadi peningkatan suhu saat  musim  kemarau,  dimana  intensitas  lama penyinaran  matahari  pada  musim  kemarau  akan lebih tinggi daripada musim hujan.
Visualisasi keempat indikator tersebut dapat dilihat  pada gambar  4 yang  menunjukkan distribusi  spasial  keempat  indikator  memiliki perbedaan  di  setiap  musimnya,  dimana  secara visual perbedaan lebih identik terjadi pada objek- objek  yang  bervegetasi.  Respon  spektral  yang terpengaruh  pada  kedua  musim  menghasilkan sebaran yang lebih bervariasi utamanya di sebelah timur, tenggara, dan selatan yang banyak berupa vegetasi  seperti  hutan,  ladang,  dan  sawah. Sementara itu wilayah perkotaan yang berisi lahan terbangun dan terpusat di tengah Kota Bandung secara visual perbedaan yang terjadi tidak terlalu dinamis seperti lahan-lahan bervegetasi.

## Gambar  4. Normalisasi Variabel Penyusun RSEI
Nilai  rerata  pada  RSEI  menunjukkan  bahwa musim  hujan  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi daripada  musim  kemarau  dengan  selisih  0,09. Selaras  dengan  prinsip  RSEI  dimana  indikator NDVI dan WET yang berkorelasi positif dan NDBSI dan  LST  yang  berkorelasi  negatif,  sehingga  RSEI pada musim hujan memiliki kualitas ekologi yang lebih  baik.  Pengaruh  musim  hujan  akan menambah positif indikator NDVI dan WET karena curah  hujan  sangat  baik  untuk  pertumbuhan vegetasi  dan  tingkat  kebasahan  suatu  wilayah, sementara  itu  indikator  LST  akan  cenderung menurun karena suhu permukaan secara langsung akan  mempengaruhi  suhu  permukaan  dan  juga indikator NDBSI sendiri akan terpengaruh
langsung  dengan  tingkat  kelembaban  dan kebasahan  pada  musim  hujan  sehingga  nilainya juga akan cenderung menurun.
Keseluruhan hasil RSEI 0 pada PC1 pada tabel 1 menunjukkan  bahwa  seluruh  indikator berkorelasi positif, hal tersebut dikarenakan pada indikator NDBSI dan LST yang seharusnya memiliki korelasi  negatif  terhadap  RSEI,  dilakukan pembalikan  nilai  minimal  dan  maksimalnya, sedangkan  indikator  NDVI  dan  WET  proses normalisasi  yang  dilakukan  tidak  melalui  proses pembalikan nilai minimal dan maksimalnya.
Tabel 1. Hasil Analisis RSEI PC1
Sumber: Hasil Analisis 2024
Analisis  PCA  dapat  mengubah  beberapa variabel  asli  menjadi  beberapa  variabel komprehensif,  yang  tidak  hanya  menghilangkan korelasi  antar  variabel  tetapi  juga  menghindari kekurangan metode pembobotan subjektif (Niu & Li,  2020 ) . Nilai  tingkat  kontribusi  pada  PC1  di musim  hujan  adalah  sebesar  80,56%,  sedangkan pada musim kemarau adalah 81,61%, nilai tingkat kontribusi  eigenvalue  pada  PC1  menunjukkan bahwa pada PC1 terdapat variabilitas yang tinggi. PC1 yang memiliki nilai > 80% memberikan bukti bahwa  PC1  pada  keempat  indikator  memiliki
informasi  yang  paling  tinggi  diantara  semua  PC. Selaras  dengan  hal  tersebut  penelitian Niu  &  Li. (2020) menunjukkan bahwa karakteristik PC1 yang tinggi  lebih  tinggi  daripada  PC  lain  dapat digunakan  sebagai  dasar  pembentukan  index RSEI.

## Indeks Kualitas Ekologi
Secara umum wilayah yang memiliki penutup lahan  berupa  vegetasi  adalah  area  yang  sangat terpengaruh terhadap perbedaan musim, dimana hal  tersebut  berkorelasi  terhadap  keempat indikator  penyusun  RSEI. Selaras  dengan pernyataan  tersebut,  penelitian Indrawati et  al. (2020) yang  dilakukan  di  Kota  Semarang menyebutkan  bahwa  perbedaan  musim  terbukti mempengaruhi status kondisi ekologi.
Pada  kedua  musim  sebaran  RSEI  dengan kualitas  sedang,  buruk,  dan  sangat  buruk  akan cenderung  terkonsentrasi  di  wilayah  pusat  Kota Bandung  dimana  wilayah  tersebut  banyak ditemukan objek berupa lahan terbangun. Untuk kelas  baik  dan  sangat  baik  sendiri  akan mengelompok di wilayah pinggiran Kota Bandung yang didominasi oleh vegetasi baik yang bersifat tegakan dan non tegakan.
Gambar  5. Peta RSEI Kota Bandung Tahun 2023
PC1 Musim Hujan Musim Kemarau NDVI 0,379 0,587 WET 0,134 0,136 NDBSI 0,868 0,716 LST 0,293 0,352 Eigenvalue 0,036 0,047 Percent of Eigenvalues 80,56% 81,61% Acclumulative of Eigenvalues 80,56% 81,61%
Meskipun  pada  kedua  musim  konsentrasi sebaran  kelas  RSEI  cenderung  terletak  pada wilayah yang sama, namun pengaruh musim tentu saja memiliki dampak yang spesifik. Di area Kota Bandung yang didominasi objek lahan terbangun, pada  musim  hujan  distribusi  spasial  RSEI  pada kelas  baik  cenderung  masih,  sedangkan  pada musim  kemarau  cenderung  banyak  terdistribusi kelas sedang dan buruk. Sementara itu pada sisi utara Kota Bandung yang banyak ditemui tegalan dan  vegetasi  tegakan  banyak  didominasi  oleh kelas  sangat  baik,  sedangkan  pada  musim kemarau  cenderung  memiliki  sebaran  kelas sedang,  baik,  dan  sangat  baik  yang  terdistribusi secara acak. Sementara itu pada sisi tenggara Kota Bandung  yang  didominasi  oleh  objek  sawah menunjukkan pada musim hujan didominasi kelas baik,  sementara  pada  musim  kemarau  akan didominasi kelas sangat baik. Sesuai dengan hasil tersebut,  penelitian  sebelumnya  menyebutkan bahwa  tutupan  dan  penggunaan  lahan  memiliki pengaruh terhadap distribusi spasial RSEI, dimana pantulan nilai spektral yang terekam pada sensor citra akan menyesuaikan jenis objek  ( Yuan et al., 2021 )
Statistik  luas  kelas  RSEI  pada gambar  6 menunjukkan  bahwa  pada  kelas  sangat  buruk, buruk,  dan  sedang,  pada  musim  kemarau cenderung  lebih  tinggi  daripada  musim  hujan. Berbeda kondisi pada kelas baik dan sangat baik, luasan  RSEI  pada  musim  hujan  cenderung  lebih tinggi  dibandingkan  musim  kemarau.  Pengaruh musim  yang  berkorelasi  terhadap  pertumbuhan tanaman  menunjukkan  bahwa  penelitian  ini selaras dengan penelitian sebelumnya. Penelitian sebelumnya  menyatakan  bahwa  peningkatan tutupan  vegetasi  pada  suatu  wilayah  dapat meningkatkan kualitas ekologi, dan sebaliknya jika terjadi penurunan tutupan vegetasi akan berimbas pada  penurunan  kualitas  ekologi (Cheng  &  He, 2019 ; Su et al., 2022 )
Luasan RSEI di kelas sangat buruk di musim kemarau  adalah  0,62%  lebih  luas  dari  musim penghujan,  pada  kelas  buruk  di  musim  kemarau luasannya 9,29% lebih luas dari musim penghujan,
dan  pada  kelas  sedang  di  musim  kemarau luasannya 9,62% lebih luas dari musim penghujan. Luasan  pada  musim  hujan  di  kelas  baik  adalah 10,74% lebih luas dari musim kemarau, dan pada kelas sangat baik di musim hujan luasannya 8,85% lebih luas dari musim kemarau.

## Gambar  6. Luas Per Kelas RSEI (Hasil Analisis 2024)
Dalam konteks luasan RSEI yang terjadi pada musim  kemarau  dan  musim  hujan  menunjukkan perbedaan  luas  yang  signifikan  pada  setiap kategori kelas. Kategori kelas sangat buruk, buruk, dan  sedang  biasanya  didominasi  oleh  tutupan lahan  berupa  wilayah  yang  sedikit  vegetasi  atau tidak  ada  vegetasi  sama  sekali  seperti  lahan terbangun dan tanah terbuka. Pada kategori kelas baik  dan  sangat  baik  tutupan  lahan  yang terbentuk  cenderung  didominasi  oleh  wilayah bervegetasi seperti tanaman berkayu keras, sawah, perkebunan,  dan  ladang.  Selaras  dengan  hal tersebut RSEI di Kota Bandung secara luasan pada kategori  kelas  sangat  buruk,  buruk,  dan  sedang akan lebih tinggi saat musim kemarau, sebaliknya luasan  pada kategori  kelas  baik  dan  sangat  baik akan  lebih  tinggi  saat  musim  hujan  hal  tersebut menunjukkan  musim  memiliki  pengaruh  penting terhadap 4 indikator penyusun RSEI.

## Simpulan
Penelitian  ini  menilai  kualitas  ekologi  Kota Bandung  berbasis  RSEI  dengan  menggunakan Citra  Landsat  tahun  2023  yang  direkam  pada musim  hujan  dan  musim  kemarau.  RSEI  pada kedua  musim  menunjukkan  perbedaan  distribusi spasial dan luasan kelas indeks. RSEI pada musim hujan  akan  lebih  baik  daripada  musim  kemarau,
dimana pada musim hujan akan didominasi oleh kelas  baik  dan  sangat  baik,  sedangkan  pada musim kemarau akan cenderung didominasi kelas sedang  hingga  buruk.  Peran  indikator  NDVI  dan WET dalam menentukan RSEI pada kedua musim sangat  signifikan,  baik  di  zona  hijau  bervegetasi maupun zona hijau di perkotaan itu sendiri.

## Ucapan terima kasih
Ucapan  terimakasih  peneliti  sampaikan kepada  Algi  Variski  Hasibuan  dan  Yusuf  Susena yang  telah  memberikan  kritik,  saran,  serta masukan dalam penyelesaian penelitian ini.

## Referensi
Airiken, M., Zhang, F., Chan, N. W., & Kung, H. te. (2022).  Assessment  of  spatial  and temporal  ecological  environment  quality under  land  use  change  of  urban agglomeration  in  the  North  Slope  of Tianshan,  China. Environmental  Science and Pollution Research, 29(8). https://doi.org/10.1007/s11356-021- 16579-3
Akhirul,  Witra,  Y.,  Umar,  I.,  &  Erianjoni.  (2020).
Dampak Negatif Pertumbuhan Penduduk Terhadap  Lingkungan  Dan  Upaya Mengatasinya. Jurnal Kependudukan Dan
Pembangunan Ligkungan, 1(3). Batty, M. (2008). The size, scale, and shape of cities. Science, 319(5864), 769 – 771. https://doi.org/10.1126/SCIENCE.115141 9 Button,  K.  (2002).  City  management  and  urban environmental  indicators. Ecological Economics, 40(2), 217 – 233. https://doi.org/10.1016/S0921-
8009(01)00255-5
Cao, J., Wu, E., Wu, S., Fan, R., Xu, L., Ning, K., Li, Y., Lu, R., Xu, X., Zhang, J., Yang, J., Yang, L., & Lei, G. (2022). Spatiotemporal Dynamics of Ecological  Condition  in  Qinghai-Tibet Plateau  Based  on  Remotely  Sensed Ecological Index. Remote Sensing, 14(17). https://doi.org/10.3390/rs14174234
Cheng,  Z.,  &  He,  Q.  (2019).  Remote  Sensing Evaluation of the Ecological Environment of Su-Xi-Chang 466 City Group based on Remote  Sensing  Ecological  Index  (RSEI).
Remote  Sensing  Technology  and Application, 34(3), 531 – 539.
Fang, C., Cui, X., Li, G., Bao, C., Wang, Z., Ma, H., Sun, S., Liu, H., Luo, K., & Ren, Y. (2019). Modeling regional sustainable development scenarios using the Urbanization and Eco-environment Coupler:  Case  study  of  Beijing-Tianjin-
Hebei  urban  agglomeration,  China. Science  of  The  Total  Environment,  689, 820 – 830.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.0

## 6.430
Firozjaei, M. K., Kiavarz, M., Homaee, M., Arsanjani, J.  J.,  &  Alavipanah,  S.  K.  (2021).  A  novel method  to  quantify  urban  surface ecological poorness zone: A case study of several  European  cities. Science  of  the Total Environment, 757. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.1 43755
Gao, P., Kasimu, A., Zhao, Y., Lin, B., Chai, J., Ruzi, T., &  Zhao,  H.  (2020).  Evaluation  of  the Temporal  and  Spatial  Changes  of Ecological Quality in the Hami Oasis Based on  RSEI. Sustainability,  12(18),  7716. https://doi.org/10.3390/su12187716
Geng,  J.,  Yu,  K.,  Xie,  Z.,  Zhao,  G.,  Ai,  J.,  Yang,  L., Yang,  H.,  &  Liu,  J.  (2022).  Analysis  of Spatiotemporal  Variation  and  Drivers  of Ecological  Quality  in  Fuzhou  Based  on RSEI. Remote  Sensing,  14(19),  4900. https://doi.org/10.3390/rs14194900
Hasnat, G. N. T. (2021). A Time Series Analysis of Forest  Cover  and  Land  Surface Temperature  Change  Over  Dudpukuria- Dhopachari  Wildlife  Sanctuary  Using
Landsat Imagery. Frontiers in Forests and Global Change, 4. https://doi.org/10.3389/ffgc.2021.687988 HEALEY,  S.,  COHEN,  W.,  ZHIQIANG,  Y.,  &
KRANKINA,  O.  (2005).  Comparison  of Tasseled  Cap-based  Landsat  data structures  for  use  in  forest  disturbance detection. Remote Sensing of Environment, 97(3), 301 – 310. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.05.009
Indrawati, L., Sigit Heru Murti, B. S., Rachmawati, R., &  Aji,  D.  S.  (2020).  Effect  of  Urban Expansion  Intensity  on  Urban  Ecological Status Utilizing Remote Sensing and GIS: A  Study  of  Semarang-Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Environmental  Science,  451(1),  012018. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/451/1/012018 Ji, J., Wang, S., Zhou, Y., Liu, W., & Wang, L. (2020). Studying  the  Eco-Environmental  Quality Variations of Jing-Jin-Ji Urban Agglomeration and Its Driving Factors in Different Ecosystem Service Regions from 2001  to  2015. IEEE  Access,  8. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.301 8730 Jiang, C. L., Wu, L., Liu, D., & Wang, S. M. (2019). Dynamic monitoring of eco- environmental quality in arid desert area by remote sensing: Taking the Gurbantunggut  Desert  China  as  an example. Chinese  Journal  of  Applied Ecology, 30(3). https://doi.org/10.13287/j.1001- 9332.201903.008
Jiang, L., Liu, Y., Wu, S., & Yang, C. (2021). Analyzing ecological  environment  change  and associated driving factors in China based on  NDVI  time  series  data. Ecological Indicators, 129, 107933. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.10 7933
Jin, S., & Sader, S. A. (2005). Comparison of time series  tasseled  cap  wetness  and  the normalized  difference  moisture  index  in detecting  forest  disturbances. Remote Sensing  of  Environment,  94(3),  364 – 372. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.10.012
Jing, Y., Zhang, F., He, Y., Kung, H. te, Johnson, V. C.,  &  Arikena,  M.  (2020).  Assessment  of spatial  and  temporal  variation  of ecological  environment  quality  in  Ebinur Lake  Wetland  National  Nature  Reserve, Xinjiang, China. Ecological Indicators, 110. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.10 5874
Kalnay, E., & Cai, M. (2003). Impact of urbanization
and land-use change on climate. Nature, 423(6939), 528 – 531.
https://doi.org/10.1038/nature01675
Karbalaei Saleh, S., Amoushahi, S., & Gholipour, M. (2021). Spatiotemporal ecological quality assessment of metropolitan cities: a case study  of  central  Iran. Environmental Monitoring  and  Assessment,  193(5).
https://doi.org/10.1007/s10661-021- 09082-2
Li,  Y.,  Cao,  Z.,  Long,  H.,  Liu,  Y.,  &  Li,  W.  (2017).
Dynamic analysis of ecological
environment  combined  with  land  cover and  NDVI  changes  and  implications  for sustainable urban – rural development: The case of Mu Us Sandy Land, China. Journal of  Cleaner  Production,  142,  697 – 715. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.09. 011
Liu, C., Yang, M., Hou, Y., Zhao, Y., & Xue, X. (2021). Spatiotemporal  evolution  of  island ecological  quality  under  different  urban densities:  A  comparative  analysis  of
Xiamen  and  Kinmen  Islands,  southeast China. Ecological Indicators, 124. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.10 7438 Montgomery,  M.  R.  (2008).  The  Urban Transformation of the Developing World. Science, 319(5864), 761 – 764. https://doi.org/10.1126/science.1153012
Nie, X., Hu, Z., Zhu, Q., & Ruan, M. (2021). Research on  temporal  and  spatial  resolution  and the  driving  forces  of  ecological environment quality in coal mining areas considering topographic correction. Remote Sensing, 13(14). https://doi.org/10.3390/rs13142815
Niu, X., & Li, Y. (2020). Remote Sensing Evaluation of Ecological Environment of Anqing City Based  On  Remote  Sensing  Ecological Index. The  International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and Spatial  Information  Sciences,  XLIII-B3- 2020, 733 – 737. https://doi.org/10.5194/isprs-archives- XLIII-B3-2020-733-2020
Prihatin,  R.  B.  (2016).  Alih  Fungsi  Lahan  di Perkotaan  (Studi  Kasus  di  Kota  Bandung Dan  Yogyakarta). Jurnal  Aspirasi,  6(2). https://doi.org/10.22212/aspirasi.v6i2.507 Qureshi,  S.,  Alavipanah,  S.  K.,  Konyushkova,  M., Mijani, N., Fathololomi, S., Firozjaei, M. K., Homaee, M., Hamzeh, S., & Kakroodi, A. A. (2020). A remotely sensed assessment of surface  ecological  change  over  the Gomishan Wetland, Iran. Remote Sensing, 12(18). https://doi.org/10.3390/RS12182989
Seddon,  A.  W.  R.,  Macias-Fauria,  M.,  Long,  P.  R., Benz, D., & Willis, K. J. (2016). Sensitivity of global  terrestrial  ecosystems  to  climate variability. Nature,  531(7593),  229 – 232. https://doi.org/10.1038/nature16986
Su, S., Zhaoning, G., Wenjing, Z., Yuan, Z., & Yifei, W. (2022). Change of vegetation coverage 560  and  assessment  of  ecological environment quality in Beiyun River Basin. Acta  Scientiae  Circumstantiae,  42(1),  19 – 27.
Wang, H., Liu, D., Lin, H., Montenegro, A., & Zhu, X.
(2015).  NDVI  and  vegetation  phenology dynamics under the influence of sunshine duration  on  the  Tibetan  plateau. International  Journal  of  Climatology, 35(5). https://doi.org/10.1002/joc.4013 Xu,  H.  Q.  (2013).  A  remote  sensing  index  for assessment  of  regional  ecological changes. Zhongguo Huanjing Kexue/China  Environmental  Science, 33(5). Xu, H. Q., & Zhang, H. (2015). Ecological response to  urban  expansion  in  an  island  city:
Xiamen,  southeastern  China. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 5, 867 – 872.
Xu, H., Wang, M., Shi, T., Guan, H., Fang, C., & Lin, Z. (2018). Prediction of ecological effects of  potential  population  and  impervious surface increases using a remote sensing based  ecological  index  (RSEI). Ecological Indicators, 93, 730 – 740. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.05.
055
Xu, H., Wang, Y., Guan, H., Shi, T., & Hu, X. (2019). Detecting  Ecological  Changes  with  a
Remote  Sensing  Based  Ecological  Index (RSEI) Produced Time Series and Change Vector  Analysis. Remote  Sensing  2019, Vol.  11,  Page  2345,  11(20),  2345. https://doi.org/10.3390/RS11202345
Xu,  H.,  &  Zhang,  T.  (2013).  Assessment  of consistency in forest-dominated
vegetation  observations  between  ASTER and Landsat ETM+ images in subtropical coastal  areas  of  southeastern  China. Agricultural and Forest Meteorology, 168. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2012. 08.012
Xu  Hanqiu.  (2013).  A  remote  sensing  urban ecological index and its application. Acta Ecol, 7853 – 7862.
Yang,  H.-T.,  &  Xu,  H.-Q.  (2020).  Assessing fractional  vegetation  cover  changes  and ecological  quality  of  the  Wuyi  Mountain National Nature Reserve based on remote sensing  spatial  information. Ying  Yong Sheng  Tai  Xue  Bao  =  The  Journal  of Applied Ecology, 31(2).
Yuan, B., Fu, L., Zou, Y., Zhang, S., Chen, X., Li, F., Deng, Z., & Xie, Y. (2021). Spatiotemporal change  detection  of  ecological  quality and  the  associated  affecting  factors  in Dongting  Lake  Basin,  based  on  RSEI. Journal  of  Cleaner  Production,  302, 126995.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126

## 995
Yue,  H.,  Liu,  Y.,  Li,  Y.,  &  Lu,  Y.  (2019).  Eco- environmental  quality  assessment  in china’s  35  major  cities  based  on  remote sensing  ecological  index. IEEE  Access,  7. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.291 1627
Zhang, S., Zhou, Y., Yu, Y., Li, F., Zhang, R., & Li, W. (2022). Using the Geodetector Method to Characterize the Spatiotemporal Dynamics  of  Vegetation  and  Its Interaction with Environmental Factors in the  Qinba  Mountains,  China. Remote Sensing, 14(22), 5794. https://doi.org/10.3390/rs14225794 Zhang, T., Yang, R., Yang, Y., Li, L., & Chen, L. (2021). Assessing  the  Urban  Eco-Environmental
Quality by the Remote-Sensing Ecological Index: Application to Tianjin, North China. ISPRS  International  Journal  of  Geo- Information, 10(7), 475. https://doi.org/10.3390/ijgi10070475
Zhao Qiguo, Huang Guoqin, & Ma Yanqin. (2016). The  ecological  environment  conditions and  construction  of  an  ecological civilization in China. Acta Ecologica Sinica,
36(19). https://doi.org/10.5846/stxb2014100819 68
Zhu,  D.,  Chen,  T.,  Wang,  Z.,  &  Niu,  R.  (2021). Detecting  ecological  spatial-temporal changes  by  Remote  Sensing  Ecological Index  with  local  adaptability. Journal  of
Environmental Management, 299, 113655.
https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.1
13655
Zhu, H., Wang, J. L., Cheng, F., Deng, H., Zhang, E. W.,  &  Li,  Y.  X.  (2020).  [Monitoring  and evaluation  of  eco-environmental  quality of  lake  basin  regions  in  Central  Yunnan Province, China]. Ying Yong Sheng Tai Xue
Bao  =  The  Journal  of  Applied  Ecology,
31(4), 1289 – 1297. https://doi.org/10.13287/J.1001-
9332.202004.011
Zhuang, Q., Wu, S., Yan, Y., Niu, Y., Yang, F., & Xie, C. (2020). Monitoring land surface thermal environments  under  the  background  of landscape patterns in arid regions: A case study in Aksu river basin. Science of The Total Environment, 710, 136336. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.1 36336